Modellierung und Prognose von Börsencrashs mit dem Log Periodic Power Law (eBook, PDF) - Möske, Robert
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Masterarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.0, Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Masterarbeit „Modellierung und Prognose von Börsencrashs mit dem Log Periodic Power Law. Eine komplexitätsökonomische Analyse spekulativer Blasen an deutschen und amerikanischen Finanzmärkten.“ wurde sich kritisch mit dem Thema spekulativer Basen, deren Entstehung und deren Platzen auseinandergesetzt. Der theoretische Rahmen dieser Arbeit bildete dabei das noch junge Forschungsprogramm der Komplexitätsökonomik. In…mehr

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Produktbeschreibung
Masterarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.0, Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Masterarbeit „Modellierung und Prognose von Börsencrashs mit dem Log Periodic Power Law. Eine komplexitätsökonomische Analyse spekulativer Blasen an deutschen und amerikanischen Finanzmärkten.“ wurde sich kritisch mit dem Thema spekulativer Basen, deren Entstehung und deren Platzen auseinandergesetzt. Der theoretische Rahmen dieser Arbeit bildete dabei das noch junge Forschungsprogramm der Komplexitätsökonomik. In der Komplexitätsökonomik werden Theorien und Modelle aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen wie der Psychologie, Evolutorik, Physik etc. verwendet, um ökonomische Probleme zu beschreiben und zu erklären. Vor diesem Hintergrund werden Finanzmärkte als komplexe, dynamische und adaptive Systeme verstanden. In diesen Systemen werden spekulative Blasen respektive große Kurseinbrüche als endogene, systemimmanente Phänomene aufgefasst, deren Ursache das sich selbst verstärkende Imitationsverhalten der Marktteilnehmer ist. Dieses Verhalten der Marktteilnehmer führt über mehrere Monate bzw. Jahre zu einem kritischen Systemzustand, indem der Kurseinbruch am wahrscheinlichsten ist. Kurseinbrüche können demnach als Phasenübergänge von komplexen Systemen aufgefasst werden, die gekennzeichnet sind durch diskrete Skaleninvarianz und Log-Periodizität.